Wang, Zhe;He, Mao-Lin;Zhao, Jin-Min;Qing, Hai-Hui;Wu, Yang
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.14
no.5
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pp.2753-2758
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2013
Various studies examining the relationship between Ezrin overexpression and response to chemotherapy and clinical outcome in patients with osteosarcoma have yielded inconclusive results. We accordingly conducted a meta-analysis of 7 studies (n = 318 patients) that evaluated the correlation between Ezrin and histologic response to chemotherapy and clinical prognosis (death). Data were synthesized in receiver operating characteristic curves and with fixed-effects and random-effects likelihood ratios and risk ratios. Quantitative synthesis showed that Ezrin is not a prognostic factor for the response to chemotherapy. The positive likelihood ratio was 0.538 (95% confidence interval [95% CI], 0.296- 0.979; random-effects calculation), and the negative likelihood ratio was 2.151 (95% CI, 0.905- 5.114; random-effects calculations). There was some between-study heterogeneity, but no study showed strong discriminating ability. Conversely, Ezrin positive status tended to be associated with a lower 2-year survival (risk ratio, 2.45; 95% CI, 1.26-4.76; random-effects calculation) with some between-study heterogeneity that disappeared when only studies that employed immunohistochemistry were considered (risk ratio, 2.97; 95% CI, 2.01- 4.40; fixed-effects calculation). To conclude, Ezrin is not associated with the histologic response to chemotherapy in patients with osteosarcoma, whereas Ezrin positivity was associated with a lower 2-year survival rate regarding risk of death at 2 years. Expression change of Ezrin is an independent prognostic factor in patients with osteosarcoma.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.21
no.4
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pp.335-345
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2008
In this study, we suggest a stochastic finite element scheme for the probabilistic analysis of the composite laminated plates, which have been applied to variety of mechanical structures due to their high strength to weight ratios. The applied concept in the formulation is the weighted integral method, which has been shown to give the most accurate results among others. We take into account the elastic modulus and in-plane shear modulus as random. For individual random parameters, independent stochastic field functions are assumed, and the effect of these random parameters on the response are estimated based on the exponentially varying auto- and cross-correlation functions. Based on example analyses, we suggest that composite plates show a less coefficient of variation than plates of isotropic and orthotropic materials. For the validation of the proposed scheme, Monte Carlo analysis is also performed, and the results are compared with each other.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.2
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pp.119-133
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2023
With the rapid growth of the economy and fossil fuel consumption, the concentration of air pollutants has increased significantly and the air pollution problem is no longer limited to small areas. We conduct statistical analysis with the actual data related to air quality that covers the entire of South Korea using R and Python. Some factors such as SO2, CO, O3, NO2, PM10, precipitation, wind speed, wind direction, vapor pressure, local pressure, sea level pressure, temperature, humidity, and others are used as covariates. The main goal of this paper is to predict air quality index (AQI) spatio-temporal data. The observations of spatio-temporal big datasets like AQI data are correlated both spatially and temporally, and computation of the prediction or forecasting with dependence structure is often infeasible. As such, the likelihood function based on the spatio-temporal model may be complicated and some special modelings are useful for statistically reliable predictions. In this paper, we propose several methods for this big spatio-temporal AQI data. First, random effects with spatio-temporal basis functions model, a classical statistical analysis, is proposed. Next, neural networks model, a deep learning method based on artificial neural networks, is applied. Finally, random forest model, a machine learning method that is closer to computational science, will be introduced. Then we compare the forecasting performance of each other in terms of predictive diagnostics. As a result of the analysis, all three methods predicted the normal level of PM2.5 well, but the performance seems to be poor at the extreme value.
In the paper, considers the design of a detection system, consisting of n identical detectors, to process the sum of spatially invariant signal fields $S_\jmath(t)$, an additive, homogeneous, spatially isotropic (in the array plane x). covariance_separable, and zero_mean Gaussian random noise field n(t, x). consisting of arrey receivers for use in optical communication through optimum turbulence atmosphers and covriance_circuit, staistical analysis through detection the maximum gain are compared with analysis theoretical analysis theoretical value and get through experimental measured value, as well the measured valus are confirmed to agreement joint Gaussian theoretical curves.
This paper develops a probabilistic methodology for the seismic reliability analysis of structures with random properties. The earthquake loading is assumed to be described in terms of response spectra. The proposed methodology takes advantage of the response spectra and thus does not require explicit dynamic analysis of the actual structure. Uncertainties in the structural properties (e.g. member cross-sections, modulus of elasticity, member strengths, mass and damping) as well as in the seismic load (due to uncertainty associated with the earthquake load specification) are considered. The structural reliability is estimated by determining the failure probability or the reliability index associated with a performance function that defines safe and unsafe domains. The structural failure is estimated using a performance function that evaluates whether the maximum displacement has been exceeded. Numerical illustrations of reliability analysis of elastic and elastic-plastic single-story frame structures are presented first. The extension of the proposed method to elastic multi-degree-of-freedom uncertain structures is also studied and a solved example is provided.
A reliability model of Level II AFDA is developed to analyze the stability of armor units on the sloped coastal structures. Additionally, the partial safety factors of random variables related to armor units can be straightforwardly evaluated by applying the inverse-reliability method in which influence coefficients and uncertainties of random variables, and target probability of failure are combined directly. In particular, a design equation for armor units is derived in terms of the same criteria as deterministic design method in order to apply the reliability-based design method of Level I without some understanding to the reliability analysis. Finally, it is confirmed that several results redesigned by the reliability-based design method of Level I have satisfactorily agreement with results of CEM as well as those of Level II AFDA.
Park, Hee-Beom;Lee, Seok-Kyu;Yang, Sung-Cheol;Kim, Jin-Cheon
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.04a
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pp.119-126
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2008
방위산업분야의 항공기용 전자장비는 신뢰성 설계를 위하여 MIL규격이나 실측된 PSD데이터를 이용하여 보수적으로 설계하는 것이 일반적이다. 하나의 프로젝트에서 개발되는 PCB는 수십 종에 이르고 그 장착위치나 설계변경이 병행되므로 PSD랜덤 진동해석의 대안으로 등가정적해석을 수행하게 된다. 등가정적해석결과의 보수성을 확인하기 위하여 PSD랜덤진동해석으로부터 추출된 정규분포를 갖는 각 방향 응력에 대해 Monte Carlo모의를 수행하여 결과를 비교분석하였다. 결론적으로 PSD랜덤진동 해석의 대안으로 등가정적해석결과의 유용성과 보수성을 통계적으로 비교하였고 실험을 통하여 결과의 타당성을 보였다.
The reliability of the product can be improved by making the product less sensitive to noises. Especially, it Is important to make products robust against various noise factors encountered in production and field environments. In this paper, the phenomenon of degradation assumes a simple random coefficient degradation model to present analysis procedures of degradation data for robust experimental design. To alleviate weak points of previous studies, such as Taguchi's, Wasserman's, and pseudo failure time methods, novel techniques for analysis of degradation data using the cross array that regards amount of degradation as a dynamic characteristic for time are proposed. Analysis approach for degradation data using robust experimental design are classified by assumptions on parametric or nonparametric degradation rate(or slope). Also, a simulation study demonstrates the superiority of proposed methods over some previous works.
Impact response of a vibro-impact system and its contact mechanism was studied. The vibro-impact system is composed of a small secondary system is constrained to move along a slot of fixed length in a large primary system. The contact mechanism is characterized by its coefficient of restitution. Numerical simulation analysis has been used to determine the time-history and the impact statistics of the primary and secondary systems. Input excitation of the primary system was random, and the responses obtained were the velocities of the primary and secondary system, the closing velocity in time axis and the duration time between impacts. The validity of the numerical simulation method was checked by comparing the results with those obtained by other researchers analytically. It is shown that the results obtained by the nemerical simulation analysis showed a good agreement with those for the analytical method.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.05a
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pp.629-634
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2004
Modal parameters of the total missile structure including a hinge mechanism are estimated by the experimental modal analysis. The free-free boundary condition is simulated by hanging the missile structure with a wire rope, and the missile structure is excited by the random vibration technique. Test results are used to verify the FE analysis, the 1-D FE model is modified by 3-D model at the hinge part. Consequently, the modal parameters of the missile structure are estimated preciously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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